Was sind AI-Agenten? Alles, was Sie wissen müssen

KI-Agenten werden an modernen Arbeitsplätzen zunehmend eingesetzt, um Entscheidungen zu unterstützen, Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz zu optimieren.

Sie umfasst verschiedene KI-Lösungen, Lösungen für maschinelles Lernen und natürliche Lernprozesse zur Anpassung an unterschiedliche Umgebungen.

Dieser Artikel befasst sich mit der Frage: Was sind KI-Agenten?

Wir haben alles zusammengetragen, was Sie über die Funktionsweise von KI-Agenten wissen müssen, damit Sie die richtige Anwendung für Ihr Geschäftsmodell auswählen können.

Erfahren Sie unten mehr!

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist eine automatisierte Software, die eine Fachkraft am Arbeitsplatz bei der Ausführung verschiedener Aufgaben unterstützen kann.

Dabei handelt es sich um ein System mit künstlicher Intelligenz, das sich auf maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache stützt, um Informationen aus seiner unmittelbaren Umgebung aufzunehmen und ohne menschliches Zutun Entscheidungen zu treffen. 

Im Gegensatz zu herkömmlicher Computersoftware benötigen KI-Agenten keine programmierten Regeln oder Aufforderungen, um Aufgaben auszuführen und Antworten zu geben.

Sie verfügen über ein fortschrittliches System, mit dem sie ihre Situation beobachten und Probleme ohne Eingreifen lösen können. 

Sie sind unglaublich vielseitig, und die wesentlichen Bestandteile eines Agenten variieren je nach den Aufgaben, die er zu erfüllen hat.

Während Menschen Ziele setzen können, entscheidet der KI-Agent über die richtigen Schritte, um diese Ziele zu erreichen. 

Arten von AI-Agenten

Lassen Sie uns die verschiedenen Beispiele für KI-Agenten untersuchen, um zu verstehen, wie KI-Agenten funktionieren und wie sie unter verschiedenen Umständen eingesetzt werden. 

Kundenbetreuer 

Kundenbetreuer helfen Unternehmen dabei, mit ihren Kunden in Kontakt zu treten, Anfragen zu beantworten und Kundendienstaufgaben rund um die Uhr zu unterstützen.

Diese Art von KI-Agenten verwendet ein natürliches Lernsystem, das sie in die Lage versetzt, mit den Kunden in einem konversationellen Ton zu kommunizieren und einen nahtlosen Kundensupport zu bieten. 

Zum Beispiel hat Volkswagen US mit Googles Gemini zusammengearbeitet, um seine eigene Virtueller Assistent mit KI für seine MyVW-App.

Diese Lösung kann auf Anfragen von Fahrern zur Nutzung des Fahrzeugs reagieren und mit Hilfe einer Telefonkamera erklären, wie man Funktionen wie Blinker bedient.

Hierarchische Agenten 

Hierarchische Agenten folgen einer definierten Struktur über mehrere Ebenen, die sich jeweils auf eine andere Aufgabe konzentrieren.

Es handelt sich um eine Kombination mehrerer Agenten, die in einer Hierarchie gruppiert sind, in der sich Agenten der unteren Ebene auf bestimmte Aufgaben konzentrieren.

Im Gegensatz dazu sind die übergeordneten Agenten eher für die Bearbeitung umfassender Aufgaben zuständig. 

Diese Organisation stellt sicher, dass KI-Agenten jede noch so komplexe Aufgabe effizient erledigen können.

Hierarchische Agenten haben sich beispielsweise in Fertigungsbetrieben als hilfreich erwiesen, in denen sich Agenten auf niedriger Ebene auf einzelne Maschinen konzentrieren.

Im Gegensatz dazu erledigen Agenten auf höherer Ebene Aufgaben, die den gesamten Produktionsfluss betreffen. Sie analysieren Daten, um Muster zu erkennen, die zur Verbesserung der Produktionsqualität beitragen. 

Nutzwertbasierte Agenten 

Nutzwertbasierte Agenten werden auch als rollenbasierte Agenten bezeichnet, da sie vor der Entscheidungsfindung die Erwünschtheit möglicher Ergebnisse analysieren.

Mit dieser Nutzenfunktion können die KI-Agenten ihre Präferenzskala maximieren und Lösungen bewerten, um das bestmögliche Ergebnis zu ermitteln. 

Ein Beispiel sind Finanzinstitute, bei denen die Portfoliomanager Investitionen bewerten basierend auf verschiedenen Variablen wie Rendite, Diversifizierung und Risikofaktoren.

Diese nutzwertbasierten Agenten können bei der Analyse der Daten helfen, um Investitionsoptionen zu finden, die die meisten Erträge bringen. 

Reflex-basierte Agenten 

Es gibt zwei Kategorien von reflexbasierten Mitteln:

Einfache Reflexionsagenten und modellbasierte Reflexionsagenten. 

Einfache Reflex-Agenten folgen einer Reihe von vordefinierten Programmen, um auf bestimmte Situationen zu reagieren.

Sie berücksichtigen weder vergangene Ergebnisse noch zukünftige Handlungen und arbeiten nur innerhalb der festgelegten Regeln.

Im Hotel- und Gaststättengewerbe zum Beispiel können einfache, reflexbasierte Agenten automatisch Bestätigungsnachrichten senden, wenn Kunden eine Reservierung vornehmen.

Oder in Versicherungsunternehmen, wo Vertreter sofort Bestätigungs-E-Mails als Antwort auf jede Schadensmeldung senden.   

Die modellbasierten Agenten haben dagegen einen ausgefeilteren Entscheidungsprozess.

Sie entwickeln ein internes Modell der Umwelt und sammeln Informationen, indem sie vergangene Handlungen berücksichtigen, um Entscheidungen für die Zukunft zu treffen.

Ein Beispiel ist die Lieferkettenindustrie: Bestandsverfolgungssysteme verwenden modellbasierte Agenten, um Überwachung der Bestände, Anpassung der Bestellungen, und den künftigen Bedarf vorhersagen. 

Sie berücksichtigen die Geschichte und entscheiden über die nächsten Schritte, indem sie frühere Muster analysieren.

Daten-Agenten 

Datenagenten bieten Nutzern Lösungen für die komplexe Datenverarbeitung und Einblicke in Datensätze.

Sie führen verschiedene Funktionen aus, z. B. Datenbereinigung, Analyse und Abruf von Informationen aus einer umfangreichen Datenbank. 

In Finanzunternehmen setzen Datenanalysten Agenten ein, um Echtzeit-Börsendaten zu verarbeiten, Muster zu analysieren und Erkenntnisse für zukünftige Geschäfte zu gewinnen.

Angestellte Agenten 

Mitarbeiteragenten unterstützen Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Personal- und Verwaltungsaufgaben.

Sie automatisieren Routineaufgaben und unterstützen die Mitarbeiter bei der Verwaltung ihrer Zeitpläne, beim Onboarding und bei täglichen Workshops.

Sie werden auch als autonome digitale Mitarbeiter bezeichnet und steigern die Produktivität und Effizienz der Beschäftigten. 

KI-Agenten für das Onboarding helfen bei der Einarbeitung von Bewerbern durch Orientierungsübungen, Papierkram, Hintergrundüberprüfungen und andere administrative Aufgaben und entlasten so die Mitarbeiter der Personalabteilung.

Sie trägt auch dazu bei, die Bearbeitungszeit für neue Mitarbeiter zu verkürzen und die Effizienz zu steigern.

Lernende Agenten 

Lernende Agenten werden auch als prädiktive Agenten bezeichnet, da sie Entscheidungen treffen und ihr Verhalten auf der Grundlage früherer Leistungen verbessern.

Sie passen ihr Handeln auf der Grundlage vergangener Situationen und aktueller Trends an, um zukünftige Ereignisse zu bestimmen.

In der Regel nutzen diese lernenden Agenten Techniken des maschinellen Lernens, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und ihr Verhalten durch Auswertung früherer Daten anzupassen. 

In vielen E-Commerce-Firmen organisieren beispielsweise lernende Agenten Produktvorschläge und zeigen Anzeigen auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen und -interaktionen an.

Ein weiteres Beispiel: Ein Filter für die Stellensuche kann auf der Grundlage früherer Auswahlen Optionen vorhersagen und sich so an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen.

Wie AI-Agenten arbeiten 

Falls Sie sich immer noch fragen, was sind KI-Agenten?

Sie müssen lernen, wie KI-Agenten arbeiten, um das richtige Werkzeug für Ihre Bedürfnisse zu finden.

Im Folgenden werden die wesentlichen Merkmale von KI-Agenten und ihren Betriebssystemen erläutert. 

KI-Agenten verwenden Funktionsaufrufe, bei denen der Benutzer Daten in die entsprechenden Felder eingeben muss. große Sprachmodelle einschließlich Google Gemini oder Chat GPT- 4 um generierte Antworten zu erhalten.

Der Prozess des Funktionsaufrufs umfasst mehrere wesentliche Komponenten. 

• Stellvertretende Botschaft: Dies stellt die vom LLM generierte Ausgabe dar, die auf den Eingabeaufforderungen des Benutzers und dem Algorithmus des Systems basiert. 
• Benutzer-Nachricht: Die Nachricht enthält Anweisungen und Aufforderungen an den Benutzer, die KI zu befolgen. Je nach Aufgabe kann es sich um eine direkte Frage oder eine Beschreibung handeln. 
• Systemmeldung: Die Systemnachricht hilft dem LLM zu verstehen, wie er funktionieren soll. Sie interpretiert die Aufgabe und definiert den Prozess, dem das Modell folgen sollte. 

Reale Anwendungen von AI-Agenten

Durch die Automatisierung von Aufgaben helfen KI-Agenten dabei Industrien umstrukturieren und steigern die Produktivität und Effizienz der Arbeitsabläufe. 

Kryptoanalysten mit KI-Agenten prüfen Echtzeitdaten, um die großen Märkte zu analysieren und die besten Handelsmöglichkeiten zu identifizieren.

Sie dienen als Instrumente zur Risikominderung, die es den Händlern ermöglichen, maximale Gewinne zu erzielen. 

Diese Tools helfen auch bei der Überprüfung und Ausführung von intelligenten Verträgen, was die Einhaltung von Vorschriften erleichtert und gleichzeitig Fehler bei Blockchain-Transaktionen reduziert.

Neben den Krypto-Funktionen der KI-Agenten sind sie auch für den Einzelhandel und den E-Commerce wertvoll.

Sie fungieren als Chatbots und virtuelle Assistenten, die Kundenanfragen bearbeiten und rund um die Uhr Unterstützung in Echtzeit bieten.  

Vorteile des Einsatzes von AI-Agenten

KI-Agenten schaffen in vielen Branchen durch Automatisierung und Unterstützung der Entscheidungsfindung in Unternehmen einen geschäftlichen Mehrwert.

Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von KI-Agenten in Ihrem Arbeitsablauf:

• Verbesserte Kundenbetreuung: KI-Agenten ermöglichen eine kontinuierliche Kundenbetreuung, indem sie sich um alle Beschwerden kümmern, die Tag und Nacht eintreffen. Unternehmen nutzen diese Systeme, um Standardanfragen zu bearbeiten und rasche Lösungen für Kundenbeschwerden in Echtzeit zu liefern. Sie bieten den Kunden einen besseren Support, was zu einer stärkeren Markentreue führt. 

• Genaue Datenanalyse: Viele KI-Agenten ergänzen analytische Aufgaben und helfen bei der Datenerfassung und -verarbeitung. Sie liefern verwertbare Erkenntnisse und Informationen, die Unternehmen zur Umsetzung ihrer Geschäftsstrategien nutzen.

• Automatisierung des Arbeitsablaufs: KI-Agenten unterstützen Unternehmen bei der Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Sie helfen Mitarbeitern bei der Handhabung Routineaufgaben und die Planung von Terminen. Mit diesen Agenten können Unternehmen Aufgaben priorisieren und die besten Strategien für die Organisation von Logistik und Managementplänen finden.

• Software-Entwicklung: KI-Code-Agenten unterstützen die Softwareentwicklung und bieten Vorschläge zur Fehlerbehebung und Beschleunigung des Softwareentwicklungsprozesses. 

Herausforderungen und Beschränkungen 

KI-Agenten werden auf dem Markt immer beliebter, so dass Marken sie jetzt zur Abwicklung mehrerer Vorgänge einsetzen.

Der Einsatz von KI-Agenten für Geschäftsvorgänge bringt jedoch auch einige Komplikationen mit sich.

Zu diesen Herausforderungen gehören:

• Hochsicherheits-Risiken: KI-Agenten bergen das Risiko von Cyberangriffen, Datenschutzverletzungen und kompromittierenden Entscheidungsprozessen.

• Voreingenommenheit und ethische Bedenken: KI-Agenten arbeiten durch die Analyse von Daten, um Vorschläge für mögliche Ergebnisse zu machen. Die Verwendung voreingenommener Daten als Grundlage für die Entscheidungsfindung führt neben der Diskriminierung bestimmter Gruppen auch zu ethischen Problemen. Zum Beispiel ist die KI-Rekrutierungstool von Amazon wurde kritisiert, weil es während des Einstellungsverfahrens diskriminierende Tendenzen gegenüber weiblichen Bewerbern zeigte.

• Schlechte Datenqualität: KI-Agenten benötigen einen genauen und umfassenden Datensatz, um möglichst genaue Vorhersagen treffen zu können. Andernfalls kann eine schlechte Datenqualität zu ineffizienten Ergebnissen führen und die Resultate beeinträchtigen. Dies kann sich als fatal erweisen, insbesondere bei Finanzinstituten, die sich in hohem Maße auf analytische Vorhersagen verlassen. 

• Begrenztes menschliches Verständnis: Viele KI-Agenten sind zwar fortschrittlich, können aber die Nuancen der menschlichen Ausdrucksweise noch nicht vollständig erfassen. KI-Kunden-Chatbots sind beispielsweise nicht in der Lage, den Kontext in der Umgangssprache zu interpretieren, was zu Fehlinterpretationen von Kundenanfragen und einer schlechten Nutzererfahrung führen kann. 

KI-Agenten vs. herkömmliche Software 

KI-Agenten und herkömmliche Software unterscheiden sich in ihrer Funktionalität, ihrem Entscheidungsprozess und ihrer Flexibilität.

Die meiste herkömmliche Software folgt einem strengen Regelwerk, das von den Entwicklern im Voraus festgelegt wird.

Anforderungen wie häufige Aktualisierungen behindern seine Fähigkeit, sich an neue Gegebenheiten anzupassen. 

Andererseits sind KI-Agenten darauf ausgelegt, vergangene Handlungen zu beobachten und Daten zu analysieren, um Entscheidungen für zukünftige Ergebnisse zu treffen.

Sie verfügen über maschinelle Lernfähigkeiten und neuronale Netze, um riesige Datensätze zu verarbeiten, Muster zu erkennen und die Effizienz der Arbeitsabläufe zu optimieren.

Diese KI-Agenten besitzen die Fähigkeit, aufgrund ihres automatisierten Systems selbstständig zu arbeiten, ohne dass menschliche Anpassungen erforderlich sind. 

Wie man KI-Agenten entwickelt und trainiert 

Angenommen, Sie erwägen den Einsatz von KI-Agenten in Ihrem Unternehmen; Sie müssen einen Prozess finden, der für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.

Unser bewährtes Undetectable AI-Team hat die folgenden Schritte zum Aufbau und Training von AI-Agenten zusammengestellt. 

• Schritt eins: Sie müssen den Zweck und die Umgebung des Agenten definieren. Dazu müssen die möglichen Situationen, denen der Agent bei seinen Operationen begegnet, im Voraus festgelegt werden. Zu den Krypto-Trends der KI-Agenten gehören zum Beispiel die Analyse von Daten und die Vorhersage von Mustern. Indem Sie die erforderlichen Aufgaben definieren, können Sie die Techniken und Modelle auswählen, die Sie zum Aufbau Ihres Systems benötigen.

• Schritt zwei: Wählen Sie die richtigen technischen Modelle. Von Modellen für maschinelles Lernen bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind KI-Agenten mit einzigartigen Technologien ausgestattet, um die Leistung ihrer Operationen zu verbessern.
  
• Dritter Schritt: In dieser Phase müssen Sie Ihre Daten sammeln und organisieren. Es ist wichtig, hochwertige Daten wie Geschäftsberichte, nutzergenerierte Daten und externe Datensätze zu verwenden.
  
• Vierter Schritt: Liefern Sie die Daten und trainieren Sie das Modell mit einem Algorithmus für maschinelles Lernen. Auf diese Weise können Sie bestimmen, wie der Agent Daten empfängt, und ihn für die Analyse von Mustern trainieren. Es erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung, um Daten zu verarbeiten und effektiv Entscheidungen zu treffen.
  
• Fünfter Schritt: Es ist wichtig, den KI-Agenten gründlich zu testen, um sicherzustellen, dass er seine Aufgaben erfüllen kann.
  
• Sechster Schritt: Der letzte Schritt besteht darin, den KI-Agenten einzusetzen und zu überwachen. Dazu gehört die Implementierung des Agenten in Ihre Arbeit und Ihre bestehenden Systeme. Sie müssen auch die Metriken verfolgen und die Genauigkeit und die Reaktionszeiten bei der Ausführung von Aufgaben beobachten. 

Wie Sie AI-Agenten in Ihrem Workflow einsetzen 

Der Einsatz von KI-Agenten in Ihrer täglichen Routine kann Ihre Produktivität und Effizienz steigern.

Im Folgenden finden Sie die wichtigsten nicht nachweisbaren KI-Tools, mit denen Sie Ihren Workflow optimieren können. 

1. AI Job Applier: Diese automatisiert die Stellensuche und prüft Bewerbungen, um Verbesserungsvorschläge zu machen.

2. AI SEO Writer: Dieses Tool eignet sich hervorragend zur Unterstützung beim Schreiben und Bearbeiten für SEO optimierte Inhalte. Sie ermöglicht es den Autoren, Routineaufgaben zu delegieren und sich mehr auf den kreativen Prozess zu konzentrieren.

3. AI-Chat: Es handelt sich um ein Gesprächswerkzeug, das sofort die Echtzeit-Lösungen auf Benutzeranfragen.

4. AI Stealth Writer: Mit diesem Tool können Sie menschenähnliche Inhalte erstellen. Es ist fortgeschrittener als normale Modelle und können Nuancen und komplexere Bedeutungen in menschlichen Interaktionen verstehen.

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FAQs über AI-Agenten

Im Folgenden finden Sie Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen zu KI-Agenten

Schlussfolgerung 

Von Chatbots für den Kundensupport bis hin zu datengesteuerten Finanzanalysen in Echtzeit übernehmen KI-Agenten verschiedene Aufgaben am Arbeitsplatz.

Nachdem Sie nun die verschiedenen Anwendungen in Unternehmen kennengelernt haben, können Sie das richtige Tool für Ihr Geschäftsmodell auswählen.

So können Sie wettbewerbsfähig bleiben und sich in einer zunehmend digitalen Welt behaupten.